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J-GLOBAL ID：202002216106075830   整理番号：20A0226775

領域ベース畳込みニューラルネットワークを用いた実時間外科針検出【JST・京大機械翻訳】

Real-time surgical needle detection using region-based convolutional neural networks

著者 (4件)： Nakazawa Atsushi (Department of Mechanical Engineering, School of Engineering, The University of Tokyo, Bunkyo-ku, Tokyo, Japan) ,  Harada Kanako (Department of Mechanical Engineering, School of Engineering, The University of Tokyo, Bunkyo-ku, Tokyo, Japan) ,  Mitsuishi Mamoru (Department of Mechanical Engineering, School of Engineering, The University of Tokyo, Bunkyo-ku, Tokyo, Japan) ,  Jannin Pierre (Univ Rennes, INSERM, LTSI - UMR 1099, Rennes, France)
資料名： International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery  (International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery)
巻： 15  号： 1  ページ： 41-47  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4459A  ISSN： 1861-6410  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 縫合のための従来の外科的支援と技能分析は,ツールの運動にほとんど焦点を合わせている。縫合の質は組織に対する針運動によって決定されるので,針運動の知識を持つことは外科的支援と技能解析に有用である。針運動の知識の有用性を示す第一段階として,針検出アルゴリズムを開発した。小さな針サイズのために,それに対する付着センサは困難である。そこで,領域に基づく畳込みニューラルネットワークを用いた実時間ビデオベースの針検出アルゴリズムを開発した。著者らの方法は,平均精度89.2%で針を成功裏に検出した。針は,針が微小血管吻合中にツールおよび/または血管により重度に閉塞された時でも,ロバストに検出された。しかし,部分検出を含むいくつかの不正確な検出があった。著者らの知る限りでは,これはリアルタイムニードル検出に適用された初めての深いニューラルネットワークである。将来,著者らは,コンピュータ支援手術支援および外科的スキル分析に対する予測針位置を用いた針姿勢推定アルゴリズムを開発する。Copyright 2019 CARS Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 顕微手術 ,  *ニューラルネットワーク ,  血管 ,  付着 ,  ロバスト性 ,  センサ ,  縫合術
準シソーラス用語： 推定アルゴリズム ,  コンピュータ支援外科手術 ,  微小血管吻合 ,  検出アルゴリズム ,  実時間 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 針検出 ,  地域提案 ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  顕微手術

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  実時間 ,  外科 ,  針